Identification of two β-cell subtypes by 7 independent criteria
Notice bibliographique
Résumé
Summary Despite the recent explosion in surveys of cell-type heterogeneity, the mechanisms that specify and stabilize highly related cell subtypes remain poorly understood. Here, focusing initially on exploring quantitative histone mark heterogeneity, we identify two major sub-types of pancreatic β-cells (β HI and β LO ). β HI and β LO cells differ in their size, morphology, cytosolic and nuclear ultrastructure, transcriptional output, epigenomes, cell surface marker, and function. Importantly, β HI and β LO cells can be FACS separated live into CD24 + (β HI ) and CD24 - (β LO ) fractions. From an epigenetic viewpoint, β HI -cells exhibit ∼4-fold higher levels of H3K27me3, more compacted chromatin, and distinct chromatin organization that associates with a specific pattern of transcriptional output. Functionally, β HI cells have increased mitochondrial mass, activity, and insulin secretion both in vivo and ex vivo . Critically, Eed and Jmjd3 loss-of-function studies demonstrate that H3K27me3 dosage is a significant regulator of β HI / β LO cell ratio in vivo, yielding some of the first-ever specific models of β-cell sub-type distortion. β HI and β LO sub-types are conserved in humans with β HI -cells enriched in human Type-2 diabetes. These data identify two novel and fundamentally distinct β-cell subtypes and identify epigenetic dosage as a novel regulator of β-cell subtype specification and heterogeneity. Highlights Quantitative H3K27me3 heterogeneity reveals 2 common β-cell subtypes β HI and β LO cells are stably distinct by 7 independent sets of parameters H3K27me3 dosage controls β HI / β LO ratio in vivo β HI and β LO cells are conserved in humans and enriched in Type-2 diabetes
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».